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author | Andreas Müller <andreas.mueller@ost.ch> | 2022-03-13 11:05:56 +0100 |
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+N = 201; +global n; +n = 11; + +t = (0:n-1) / (n-1) +alpha = 1 + 4 * t.^2 + +#alpha = [ 1, 1.03, 1.05, 1.1, 1.25, 1.5, 2, 2.5, 3, 4, 5 ]; +beta = alpha; +names = [ "one"; "two"; "three"; "four"; "five"; "six"; "seven"; "eight"; + "nine"; "ten"; "eleven" ] + +function retval = Beta(a, b, x) + retval = x^(a-1) * (1-x)^(b-1) / beta(a, b); +end + +function plotbeta(fn, a, b, name) + global N; + fprintf(fn, "\\def\\beta%s{\n", name); + fprintf(fn, "\t({%.4f*\\dx},{%.4f*\\dy})", 0, Beta(a, b, 0)); + for x = (1:N-1)/(N-1) + X = (1-cos(pi * x))/2; + fprintf(fn, "\n\t--({%.4f*\\dx},{%.4f*\\dy})", + X, Beta(a, b, X)); + end + fprintf(fn, "\n}\n"); +end + +fn = fopen("betapaths.tex", "w"); + +for i = (1:n) + fprintf(fn, "\\def\\alpha%s{%f}\n", names(i,:), alpha(i)); + fprintf(fn, "\\def\\beta%s{%f}\n", names(i,:), beta(i)); +end + +for i = (1:n) + for j = (1:n) + printf("working on %d,%d:\n", i, j); + plotbeta(fn, alpha(i), beta(j), + char(['a' + i - 1, 'a' + j - 1])); + end +end + +fclose(fn); diff --git a/buch/papers/dreieck/images/order.m b/buch/papers/dreieck/images/order.m index d37a258..762f458 100644 --- a/buch/papers/dreieck/images/order.m +++ b/buch/papers/dreieck/images/order.m @@ -26,6 +26,10 @@ function retval = orderd(p, n, k) end end +function retval = orders(p, n, k) + retval = k * nchoosek(n, k) * p^(k-1) * (1-p)^(n-k); +end + function orderpath(fn, k, name) fprintf(fn, "\\def\\order%s{\n\t(0,0)", name); global N; @@ -51,29 +55,65 @@ function orderdpath(fn, k, name) fprintf(fn, "\n}\n"); end +function orderspath(fn, k, name) + fprintf(fn, "\\def\\orders%s{\n\t(0,0)", name); + global N; + global subdivisions; + for i = (1:subdivisions-1) + p = i/subdivisions; + fprintf(fn, "\n\t-- ({%.4f*\\dx},{%.4f*\\dy})", + p, orders(p, N, k)); + end + fprintf(fn, "\n\t-- ({1*\\dx},0)"); + fprintf(fn, "\n}\n"); +end + fn = fopen("orderpath.tex", "w"); + orderpath(fn, 0, "zero"); orderdpath(fn, 0, "zero"); +orderspath(fn, 0, "zero"); + orderpath(fn, 1, "one"); orderdpath(fn, 1, "one"); +orderspath(fn, 1, "one"); + orderpath(fn, 2, "two"); orderdpath(fn, 2, "two"); +orderspath(fn, 2, "two"); + orderpath(fn, 3, "three"); orderdpath(fn, 3, "three"); +orderspath(fn, 3, "three"); + orderpath(fn, 4, "four"); orderdpath(fn, 4, "four"); +orderspath(fn, 4, "four"); + orderpath(fn, 5, "five"); orderdpath(fn, 5, "five"); +orderspath(fn, 5, "five"); + orderpath(fn, 6, "six"); orderdpath(fn, 6, "six"); +orderspath(fn, 6, "six"); + orderpath(fn, 7, "seven"); orderdpath(fn, 7, "seven"); +orderspath(fn, 7, "seven"); + orderpath(fn, 8, "eight"); orderdpath(fn, 8, "eight"); +orderspath(fn, 8, "eight"); + orderpath(fn, 9, "nine"); orderdpath(fn, 9, "nine"); +orderspath(fn, 9, "nine"); + orderpath(fn, 10, "ten"); orderdpath(fn, 10, "ten"); +orderspath(fn, 10, "ten"); + fclose(fn); diff --git a/buch/papers/dreieck/images/order.pdf b/buch/papers/dreieck/images/order.pdf Binary files differindex 6d9c8c0..98a5fbe 100644 --- a/buch/papers/dreieck/images/order.pdf +++ b/buch/papers/dreieck/images/order.pdf diff --git a/buch/papers/dreieck/images/order.tex b/buch/papers/dreieck/images/order.tex index 083f014..9a2511c 100644 --- a/buch/papers/dreieck/images/order.tex +++ b/buch/papers/dreieck/images/order.tex @@ -13,10 +13,25 @@ \begin{document} \def\skala{8} \definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0} + +\def\n{10} +\def\E#1#2{ + \draw[color=#2] + ({\dx*#1/(\n+1)},{-0.1/\skala}) -- ({\dx*#1/(\n+1)},{4.4*\dy}); + \node[color=#2] at ({\dx*#1/(\n+1)},{3.2*\dy}) + [rotate=90,above right] {$k=#1$}; +} +\def\var#1#2{ + \pgfmathparse{\dx*sqrt(#1*(\n-#1+1)/((\n+1)*(\n+1)*(\n+2)))} + \xdef\var{\pgfmathresult} + \fill[color=#2,opacity=0.5] + ({\dx*#1/(\n+1)-\var},0) rectangle ({\dx*#1/(\n+1)+\var},{4.4*\dy}); +} + \input{orderpath.tex} \begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] -\def\dx{1} +\def\dx{1.6} \def\dy{0.5} \def\pfad#1#2{ @@ -24,7 +39,7 @@ -- #1 -- - ({1+0.1/\skala},0.5); + ({1*\dx+0.1/\skala},0.5); } \pfad{\orderzero}{darkgreen!20} @@ -39,11 +54,11 @@ \pfad{\orderten}{darkgreen!20} \pfad{\orderseven}{darkgreen} -\draw[->] ({-0.1/\skala},0) -- (1.1,0) coordinate[label={$x$}]; -\draw[->] (0,{-0.1/\skala}) -- (0,0.6) coordinate[label={left:$F(X)$}]; +\draw[->] ({-0.1/\skala},0) -- ({1.03*\dx},0) coordinate[label={$x$}]; +\draw[->] (0,{-0.1/\skala}) -- (0,0.6) coordinate[label={right:$F(X)$}]; \foreach \x in {0,0.2,0.4,0.6,0.8,1}{ - \draw (\x,{-0.1/\skala}) -- (\x,{0.1/\skala}); - \node at (\x,{-0.1/\skala}) [below] {$\x$}; + \draw ({\x*\dx},{-0.1/\skala}) -- ({\x*\dx},{0.1/\skala}); + \node at ({\x*\dx},{-0.1/\skala}) [below] {$\x$}; } \foreach \y in {0.5,1}{ \draw ({-0.1/\skala},{\y*\dy}) -- ({0.1/\skala},{\y*\dy}); @@ -55,17 +70,25 @@ \begin{scope}[yshift=-0.7cm] \def\dy{0.125} +\foreach \k in {1,2,3,4,5,6,8,9,10}{ + \E{\k}{blue!30} +} +\def\k{7} +\var{\k}{orange!40} +\node[color=blue] at ({\dx*\k/(\n+1)},{4.3*\dy}) [above] {$E(X_{7:n})$}; + \def\pfad#1#2{ \draw[color=#2,line width=1.4pt] ({-0.1/\skala},0) -- #1 -- - ({1+0.1/\skala},0.0); + ({1*\dx+0.1/\skala},0.0); } \begin{scope} \clip ({-0.1/\skala},{-0.1/\skala}) - rectangle ({1+0.1/\skala},{0.56+0.1/\skala}); + rectangle ({1*\dx+0.1/\skala},{0.56+0.1/\skala}); + \pfad{\orderdzero}{red!20} \pfad{\orderdone}{red!20} \pfad{\orderdtwo}{red!20} @@ -76,21 +99,24 @@ \pfad{\orderdeight}{red!20} \pfad{\orderdnine}{red!20} \pfad{\orderdten}{red!20} +\E{\k}{blue} \pfad{\orderdseven}{red} + \end{scope} -\draw[->] ({-0.1/\skala},0) -- (1.1,0) coordinate[label={$x$}]; -\draw[->] (0,{-0.1/\skala}) -- (0,0.6) coordinate[label={left:$\varphi(X)$}]; +\draw[->] ({-0.1/\skala},0) -- ({1.03*\dx},0) coordinate[label={$x$}]; +\draw[->] (0,{-0.1/\skala}) -- (0,0.6) coordinate[label={right:$\varphi(X)$}]; \foreach \x in {0,0.2,0.4,0.6,0.8,1}{ - \draw (\x,{-0.1/\skala}) -- (\x,{0.1/\skala}); - \node at (\x,{-0.1/\skala}) [below] {$\x$}; + \draw ({\x*\dx},{-0.1/\skala}) -- ({\x*\dx},{0.1/\skala}); + \node at ({\x*\dx},{-0.1/\skala}) [below] {$\x$}; } \foreach \y in {1,2,3,4}{ \draw ({-0.1/\skala},{\y*\dy}) -- ({0.1/\skala},{\y*\dy}); \node at ({-0.1/\skala},{\y*\dy}) [left] {$\y$}; } -\node[color=red] at (0.67,{2.7*\dy}) [above] {$k=7$}; +\node[color=red] at ({0.67*\dx},{2.7*\dy}) [above] {$k=7$}; + \end{scope} diff --git a/buch/papers/dreieck/teil1.tex b/buch/papers/dreieck/teil1.tex index 255c5d0..5e7090b 100644 --- a/buch/papers/dreieck/teil1.tex +++ b/buch/papers/dreieck/teil1.tex @@ -12,6 +12,8 @@ Zufallsvariablen, die wie $X$ verteilt sind. Ziel ist, die Verteilungsfunktion und die Wahrscheinlichkeitsdichte des grössten, zweitgrössten, $k$-t-grössten Wertes in der Stichprobe zu finden. +Wir schreiben $[n]=\{1,\dots,n\}$ für die Menge der natürlichen +Zahlen von zwischen $1$ und $n$. \subsection{Verteilung von $\operatorname{max}(X_1,\dots,X_n)$ und $\operatorname{min}(X_1,\dots,X_n)$ @@ -176,86 +178,243 @@ X_{n:n} &= \operatorname{max}(X_1,\dots,X_n). Um den Wert der Verteilungsfunktion von $X_{k:n}$ zu berechnen, müssen wir die Wahrscheinlichkeit bestimmen, dass $k$ der $n$ Werte $X_i$ $x$ nicht übersteigen. -Es muss also eine Partition von $[n]=\{1,\dots,n\}$ in eine -$k$-elementige $I=\{i_1,\dots,i_k\}$ Teilmenge und ihre -$(n-k)$-elementige Komplementmenge $[n]\setminus I$ geben -derart, dass die $X_{i} \le x$ sind für $i\in I$ und $X_{j}> x$ für -$j\in [n]\setminus I$. -Daraus kann man ablesen, dass +Der $k$-te Wert $X_{k:n}$ übersteigt genau dann $x$ nicht, wenn +mindestens $k$ der Zufallswerte $X_i$ $x$ nicht übersteigen, also +\[ +P(X_{k:n} \le x) += +P\left( +|\{i\in[n]\,|\, X_i\le x\}| \ge k +\right). +\] + +Das Ereignis $\{X_i\le x\}$ ist eine Bernoulli-Experiment, welches mit +Wahrscheinlichkeit $F_X(x)$ eintritt. +Die Anzahl der Zufallsvariablen $X_i$, die $x$ übertreffen, ist also +Binomialverteilt mit $p=F_X(x)$. +Damit haben wir gefunden, dass mit Wahrscheinlichkeit +\begin{equation} +F_{X_{k:n}}(x) += +P(X_{k:n}\le x) += +\sum_{i=k}^n \binom{n}{i}F_X(x)^i (1-F_X(x))^{n-i} +\label{dreieck:eqn:FXkn} +\end{equation} +mindestens $k$ der Zufallsvariablen den Wert $x$ überschreiten. + +\subsubsection{Wahrscheinlichkeitsdichte der Ordnungsstatistik} +Die Wahrscheinlichkeitsdichte der Ordnungsstatistik kann durch Ableitung +von \eqref{dreieck:eqn:FXkn} gefunden, werden, sie ist \begin{align*} +\varphi_{X_{k:n}}(x) +&= +\frac{d}{dx} F_{X_{k:n}}(x) +\\ &= -P\biggl( -\bigvee_{I\subset[n]\wedge |I|=k} -\bigwedge_{i\in I} (X_i\le x) -\wedge -\bigwedge_{j\in [n]\setminus I} (X_i > x) -\biggr). -\intertext{Da die verschiedenen $k$-elementigen Teilmengen $I\subset[n]$ -zu disjunkten Ereignissen gehören, ist die Wahrscheinlichkeit eine Summe} +\sum_{i=k}^n +\binom{n}{i} +\bigl( +iF_X(x)^{i-1}\varphi_X(x) (1-F_X(x))^{n-i} +- +F_X(x)^k +(n-i) +(1-F_X(x))^{n-i-1} +\varphi_X(x) +\bigr) +\\ &= -\sum_{I\subset[n]\wedge |I|=k} -P\biggl( -\bigwedge_{i\in I} (X_i\le x) -\wedge -\bigwedge_{j\in [n]\setminus I} (X_i > x) +\sum_{i=k}^n +\binom{n}{i} +\varphi_X(x) +F_X(x)^{i-1}(1-F_X(x))^{n-i-1} +\bigl( +iF_X(x)-(n-i)(1-F_X(x)) +\bigr) +\\ +&= +\varphi_X(x) +\biggl( +\sum_{i=k}^n i\binom{n}{i} F_X(x)^{i-1}(1-F_X(x))^{n-i} +- +\sum_{j=k}^n (n-j)\binom{n}{j} F_X(x)^{j}(1-F_X(x))^{n-j-1} \biggr) \\ &= -\sum_{I\subset[n]\wedge |I|=k} -\prod_{i\in I} -P(X_i\le x) -\cdot -\prod_{j\in [n]\setminus I} -P(X_j > x) +\varphi_X(x) +\biggl( +\sum_{i=k}^n i\binom{n}{i} F_X(x)^{i-1}(1-F_X(x))^{n-i} +- +\sum_{i=k+1}^{n+1} (n-i+1)\binom{n}{i-1} F_X(x)^{i-1}(1-F_X(x))^{n-i} +\biggr) \\ &= -\sum_{I\subset[n]\wedge |I|=k} -F_X(x)^k -(1-F_X(x))^{n-k}. -\intertext{Die Anzahl solcher Teilmengen $I$ ist gegeben durch den -Binomialkoeffizienten gebeben, die Verteilungsfunktion ist daher} -F_{X_{k:n}}(x) +\varphi_X(x) +\biggl( +k\binom{n}{k}F_X(x)^{k-1}(1-F_X(x))^{n-k} ++ +\sum_{i=k+1}^{n+1} +\left( +i\binom{n}{i} +- +(n-i+1)\binom{n}{i-1} +\right) +F_X(x)^{i-1}(1-F_X(x))^{n-i} +\biggr) +\end{align*} +Mit den wohlbekannten Identitäten für die Binomialkoeffizienten +\begin{align*} +i\binom{n}{i} +- +(n-i+1)\binom{n}{i-1} &= -\binom{n}{k} -F_X(x)^k -(1-F_X(x))^{n-k}. +n\binom{n-1}{i-1} +- +n +\binom{n-1}{i-1} += +0 +\end{align*} +folgt jetzt +\begin{align*} +\varphi_{X_{k:n}}(x) +&= +\varphi_X(x)k\binom{n}{k} F_X(x)^{k-1}(1-F_X(x))^{n-k}(x). +\intertext{Im Speziellen für gleichverteilte Zufallsvariablen $X_i$ ist +} +\varphi_{X_{k:n}}(x) +&= +k\binom{n}{k} x^{k-1}(1-x)^{n-k}. \end{align*} -Für im Intervall $[0,1]$ gleichverteilte $X_i$ ist die Verteilungsfunktion -der $k$-ten Ordnungsstatistik +Dies ist die Wahrscheinlichkeitsdichte einer Betaverteilung \[ -F_{X_{k:n}}(x) +\beta(k,n-k+1)(x) += +\frac{1}{B(k,n-k+1)} +x^{k-1}(1-x)^{n-k}. +\] +Tatsächlich ist die Normierungskonstante +\begin{align} +\frac{1}{B(k,n-k+1)} +&= +\frac{\Gamma(n+1)}{\Gamma(k)\Gamma(n-k+1)} += +\frac{n!}{(k-1)!(n-k)!}. +\label{dreieck:betaverteilung:normierung1} +\end{align} +Andererseits ist +\[ +k\binom{n}{k} += +k\frac{n!}{k!(n-k)!} = -\binom{n}{k} x^k(1-x)^{n-k}. +\frac{n!}{(k-1)!(n-k)!}, \] -Ihre Ableitung nach $x$ ist die Wahrscheinlichkeitsdichte und damit -wird es jetzt auch möglich, den Erwartungswert zu ermitteln: +in Übereinstimmung mit~\eqref{dreieck:betaverteilung:normierung1}. +Die Verteilungsfunktion und die Wahrscheinlichkeitsdichte der +Ordnungsstatistik sind in Abbildung~\ref{dreieck:fig:order} dargestellt. + +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{papers/dreieck/images/order.pdf} +\caption{Verteilungsfunktion und Wahrscheinlichkeitsdichte der +Ordnungsstatistiken $X_{k:n}$ einer gleichverteilung Zuvallsvariable +mit $n=10$. +\label{dreieck:fig:order}} +\end{figure} + +\subsubsection{Erwartungswert} +Mit der Wahrscheinlichkeitsdichte kann man jetzt auch den Erwartungswerte +der $k$-ten Ordnungsstatistik bestimmen. +Die Rechnung ergibt: \begin{align*} E(X_{k:n}) &= -\int_{0}^1 -\underbrace{x\llap{\phantom{\bigg|}}\mathstrut}_{\downarrow} -\underbrace{\frac{d}{dx}\binom{n}{k}x^k(1-x)^{n-k}}_{\uparrow} -\,dx +\int_0^1 x\cdot k\binom{n}{k} x^{k-1}(1-x)^{n-k}\,dx = -\biggl[ -x\binom{n}{k}x^k(1-x)^{n-k} -\biggr]_0^1 -- +k +\binom{n}{k} \int_0^1 -\binom{n}{k}x^k(1-x)^{n-k} -\,dx -\\ +x^{k}(1-x)^{n-k}\,dx. +\intertext{Dies ist das Beta-Integral} &= -\binom{n}{k} -\biggl( -0^{n-k} -- -\int_0^1 x^k(1-x)^{n-k}\,dx -\biggr) +k\binom{n}{k} +B(k+1,n-k+1) +\intertext{welches man durch Gamma-Funktionen bzw.~durch Fakultäten wie in} +&= +k\frac{n!}{k!(n-k)!} +\frac{\Gamma(k+1)\Gamma(n-k+1)}{n+2} += +k\frac{n!}{k!(n-k)!} +\frac{k!(n-k)!}{(n+1)!} += +\frac{k}{n+1} \end{align*} +ausdrücken kann. +Die Erwartungswerte haben also regelmässige Abstände, sie sind in +Abbildung~\ref{dreieck:fig:order} als blaue vertikale Linien eingezeichnet. +\subsubsection{Varianz} +Auch die Varianz lässt sich einfach berechnen, dazu muss zunächst +der Erwartungswert von $X_{k:n}^2$ bestimmt werden. +Er ist +\begin{align*} +E(X_{k:n}^2) +&= +\int_0^1 x^2\cdot k\binom{n}{k} x^{k-1}(1-x)^{n-k}\,dx += +k +\binom{n}{k} +\int_0^1 +x^{k+1}(1-x)^{n-k}\,dx. +\intertext{Auch dies ist ein Beta-Integral, nämlich} +&= +k\binom{n}{k} +B(k+2,n-k+1) += +k\frac{n!}{k!(n-k)!} +\frac{(k+1)!(n-k)!}{(n+2)!} += +\frac{k(k+1)}{(n+1)(n+2)}. +\end{align*} +Die Varianz wird damit +\begin{align} +\operatorname{var}(X_{k:n}) +&= +E(X_{k:n}^2) - E(X_{k:n})^2 +\notag +\\ +& += +\frac{k(k+1)}{(n+1)(n+2)}-\frac{k^2}{(n+1)^2} += +\frac{k(k+1)(n+1)-k^2(n+2)}{(n+1)^2(n+2)} += +\frac{k(n-k+1)}{(n+1)^2(n+2)}. +\label{dreieck:eqn:ordnungsstatistik:varianz} +\end{align} +In Abbildung~\ref{dreieck:fig:order} ist die Varianz der +Ordnungsstatistik $X_{k:n}$ für $k=7$ und $n=10$ als oranges +Rechteck dargestellt. +\begin{figure} +\centering +\includegraphics[width=0.84\textwidth]{papers/dreieck/images/beta.pdf} +\caption{Wahrscheinlichkeitsdichte der Beta-Verteilung +$\beta(a,b,x)$ +für verschiedene Werte der Parameter $a$ und $b$. +Die Werte des Parameters für einen Graphen einer Beta-Verteilung +sind als Punkt im kleinen Quadrat rechts +im Graphen als Punkt mit der gleichen Farbe dargestellt. +\label{dreieck:fig:betaverteilungn}} +\end{figure} +Die Formel~\eqref{dreieck:eqn:ordnungsstatistik:varianz} +besagt auch, dass die Varianz der proportional ist zu $k((n+1)-k)$. +Dieser Ausdruck ist am grössten für $k=(n+1)/2$, die Varianz ist +also grösser für die ``mittleren'' Ordnungstatistiken als für die +extremen $X_{1:n}=\operatorname{min}(X_1,\dots,X_n)$ und +$X_{n:n}=\operatorname{max}(X_1,\dots,X_n)$. |